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龙图腾网获悉管晓春申请的专利一种基于轻量级卷积神经网络的拉曼光谱数据处理方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115798633B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211544083.1，技术领域涉及：G16C20/50；该发明授权一种基于轻量级卷积神经网络的拉曼光谱数据处理方法是由管晓春;李晗;张剑华;陈胜勇设计研发完成，并于2022-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于轻量级卷积神经网络的拉曼光谱数据处理方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于轻量级卷积神经网络的药物成分分类的拉曼光谱数据处理方法,实现了基于拉曼光谱的药物组分分类。还通过设计拉曼光谱数据增强方法来扩充数据量,以提升模型学习效果,构建充足的拉曼光谱数据集。搭建轻量级卷积神经网络拉曼光谱分类模型,确定最优结构参数和训练参数,完成模型训练。本发明与传统光谱分类方法相比，可不经过光谱数据预处理,实现药物组分的拉曼光谱数据准确分类。

本发明授权一种基于轻量级卷积神经网络的拉曼光谱数据处理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于轻量级卷积神经网络的药物组分分类方法，包括以下步骤： 步骤1：药物样品的拉曼光谱数据测定，从包含有待分类药物中获得测量样品；选择性地溶解所述药物样品；将所述药物样品放置在密封容器中的密度缓冲垫层上；将所述容器离心以使药物中各组分分离并形成悬浮颗粒；采用一种或多种拉曼光谱技术在原位对离心的药物样品进行光谱探询以产生所述药物组分的光谱测定结果；分析其峰位、峰值、谱带空间位置特征信息，建立物质拉曼光谱分子表征表；根据分析的药物拉曼光谱信息，人工标注拉曼光谱数据类别，采用数据扩容技术增加对应物质拉曼光谱数据样本量，建立用于模型训练的数据集、验证集与测试集； 步骤2：数据集的建立：采用数据蒸馏的方法来获取足以支撑轻量级卷积神经网络模型的数据集； 步骤3：构建由n层一维卷积层和m层残差连接层组成的轻量级卷积神经网络，在该模型中，利用一维卷积层作为模型主干网络，融合网络的拉曼光谱特征信息，提高光谱空间语义信息表征能力，模型损失函数为交叉熵-抑制损失函数，所述n和m为不超过18的整数； 步骤4：根据预定概率分布函数，从训练集中采样多个样本信号来形成约化矩阵；采用欧几里德和余弦距离测度的融合核函数，将训练样本及约化矩阵均转化为相应的核矩阵，然后利用Nyström方法对训练集及约化矩阵的核矩阵进行构造并进一步利用秩k特征分解，得到虚拟训练集；利用所述训练集训练轻量级卷积神经网络模型，所述验证集对训练网络进行评估与调参； 步骤5：使用所述测试集测试轻量级卷积神经网络模型的性能，并输出物质拉曼光谱分析结果； 步骤6：依据步骤5获得的训练模型，将其部署至边缘计算设备，进而构建拉曼光谱数据分析装置。

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